x=np.arange(1,10,0.1)y=np.exp(x)fig,ax1=plt.subplots()ax2=ax1.twinx()ax1.plot(x,y,'r-')ax2.plot(x,y,'b-')ax1.set_yscale('log')ax1.set_ylabel('Log Scale Y Axis',color='r')ax2.set_ylabel('Linear Scale Y Axis',colo
接着使用plot()方法绘制出曲线图,并使用xscale('log')和yscale('log')方法将x轴和y轴刻度设置为对数刻度。然后使用xlabel('X-axis')和ylabel('Y-axis')方法添加x轴和y轴的标签,使用title('Log Scale Plot')方法添加图表标题。最后使用show()方法展示图表。 结语 本文详细介绍了如何在matplotlib中绘制对数刻度...
log-scale with matplotlib中的x-ticks问题是指在使用matplotlib库绘制图形时,当使用对数刻度(log-scale)时,x轴刻度的显示问题。 在log-scale下,x轴刻度的显示通常会以对数形式呈现,例如10^1、10^2、10^3等。然而,默认情况下,matplotlib会自动选择和设置刻度的位置和间距,有时会导致刻度显示不直观或不符合需求。
代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker # 创建一个示例图形 fig, ax = plt.subplots() # 设置x轴为log scale ax.set_xscale('log') # 创建刻度定位器 locator = ticker.LogLocator(base=10, subs=[2]) # 设置x轴刻度定位器 ax.xaxis.set_major_locator...
在Matplotlib 2.0 之后,当 axis 的跨度过大时,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改,加上了 xlim 和 ylim 参数。 import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('classic')%matplotlib inlineimport numpy as np ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log', xlim=10e-5, 10e5, ylim=...
log10(population), cmap='viridis', s=area, linewidth=0, alpha=0.5) plt.axis('equal') plt.xlabel('longitude') plt.ylabel('latitude') plt.colorbar(label='log_{10}(population)') plt.clim(3, 7) # Here we create a legend: # we'll plot empty lists with the desired size and label...
轴会自动匹配数据的范围。我们想给这个图多一点空间,所以让我们调用axis函数来改变每个轴的范围[xmin,xmax,ymin,ymax]。 plt.plot([-3, -2,5,0], [1,6,4,3]) plt.axis([-4,6,0,7]) plt.show() 现在,让我们画一个数学函数。我们使用NumPy的linspace函数创建一个包含500个从-2到2的...
'_xaxis_text2_transform','_yaxis_text_transform','get_rlabel_position','get_rmax','get_rmin','get_theta_direction','get_theta_offset','resolution','set_rgrids','set_rlabel_position','set_rlim','set_rmax','set_rmin','set_rscale','set_rticks','set_theta_direction','set_theta...
matplotlib.axes.Axes.get_xaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax.transData, ax.transAxes)。x坐标为data坐标系,y坐标为Axes坐标系。常用于绘制x轴的label、tick、gridline。 matplotlib.axes.Axes.get_yaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax...
相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis([-1, 11, -1.5, 1.5]); ...